Flux API: 1つのエンドポイントでプロンプトとスクリプト

ベースURLと認証

当APIは標準的なOpenAIのチャット補完構造に従っています。始めるには、ベースURLとAPIキーが必要です。すべてのリクエストのベースURLはhttps://api.fluxapikey.com/v1です。APIキーを取得ページでメールアドレスとパスワードのみでAPIキーを取得できます。トライアルにはクレジットカードは不要です。

APIキーをAuthorizationヘッダーにBearerトークンとして渡してください。各アカウントは一度に1つのキーに制限されており、再生成すると以前のキーは無効になります。プロンプトはトレーニングに使用されず、コンテンツ制限は未成年を伴う性的コンテンツのみです。

最初のリクエストの送信

プロンプトを付けて/v1/chat/completionsにPOSTリクエストを送信します。モデルIDは常にuncensoredです。このエンドポイントは標準的なJSONペイロードを受け取り、テキストレスポンスを返します。Server-Sent Events (SSE)によるストリーミングとツール/関数呼び出しをサポートしています。

curlを使用した基本的な例は次の通りです：

Copycurl https://api.fluxapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

このリクエストはテキストをGPUサーバーに送信します。モデルは、法的な大人向け、フィクション、または論争の多いトピックについても拒否せずに回答するように調整されています。必要に応じてmax_tokensおよびtemperatureパラメータを調整できます。

Python SDK統合

公式のOpenAI Python SDKを使用して当APIと対話します。ベースURLを当エンドポイントに設定し、APIキーを提供してください。これにより、client.chat.completions.createなどの一般的なメソッドを使用できます。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.fluxapikey.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

この設定により、既存のコードベースとの互換性が確保されます。レスポンスオブジェクトにはresponse.choices[0].message.contentに生成されたテキストが含まれます。このテキストを解析して、動画や音声ワークフローでのスクリプト、キャプション、メタデータ抽出に使用できます。

Node.js SDKの使用

JavaScript環境では、OpenAI Node.js SDKを使用します。baseURLおよびapiKeyプロパティを当サービスに設定してください。これにより、リアルタイムテキスト生成のためのNode.jsアプリケーションへのシームレスな統合が可能になります。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.fluxapikey.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

レスポンス構造はOpenAIの形式に一致します。生成されたコンテンツにアクセスし、標準的なtry-catchブロックを使用してエラーを処理できます。このアプローチは、WebアプリケーションやCLIツールでのサーバーサイド処理に最適です。

SSEによるストリーミングレスポンス

リクエストにstream: trueを設定してストリーミングを有効にします。APIはテキストの増分チャンクを含むServer-Sent Events (SSE)を返します。これは、生成されるテキストをリアルタイムで表示したい場合に役立ちます。

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

各チャンクには部分的なレスポンスが含まれています。これらのチャンクを累積して完全なテキストを再構築するか、リアルタイムで表示できます。ストリーミングは、長いスクリプトや説明を待っているユーザーの体感レイテンシを削減します。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

当APIは信頼性を確保するために特定の制限があります。キーごとに1分あたり最大300リクエストを送信できます。最大リクエストボディサイズは8 MBです。コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて100,000トークンまでサポートします。

一般的なエラーには、無効なキーによる401、残高不足による402、レート制限による429が含まれます。レート制限を超えた場合は、待機して再試行してください。当社の価格は透明です：入力トークン1Mあたり$0.25、出力トークン1Mあたり$1.00。前払いクレジットは期限切れにならず、$10からチャージできます。